Боллинджер жолақтары: Статистикалық баға белгісіздігінің графигі
Bollinger Bands
Боллинджер ленталары – қаржы құралдарының бағасы мен құбылуын талдауға арналған статистикалық кесте. Техникалық талдау, сауда стратегиялары үшін қолданылады.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Статистикалық баға құбылмалылығының графигі
Statistical price volatility chart
Боллингер жолақтары (Bollinger Bands) – Джон Боллингер 1980 жылдары ұсынған формулалық әдіс арқылы қаржы құралының немесе тауардың бағасы мен құбылмалылығын уақыт өте қалай өзгеретінін көрсететін статистикалық график түрі. Қаржы трейдерлері осы графиктерді сауда шешімдерін қабылдау үшін әдістемелік құрал ретінде, автоматтандырылған сауда жүйелерін басқару үшін немесе техникалық талдаудың бір бөлігі ретінде пайдаланады. Боллингер жолақтары бір екі өлшемді графикте графикалық жолақты (Келтнер немесе Дончиан арналарына ұқсас жылжымалы орташалардың максималды және минималды конверті) және құбылмалылықты (конверттің ені арқылы көрсетіледі) көрсетеді. Белгілі бір график тарихи баға деректерін қалай қорытындылайтынын анықтайтын екі кіріс параметрін пайдаланушы тәуелсіз таңдай алады, бұл пайдаланушыға баға өзгерісінің мөлшері мен жиілігіне жауап беру үшін график параметрін өзгертуге мүмкіндік береді, бұл сигналды өңдеу немесе басқару жүйелеріндегі параметрлік теңдеулерге ұқсас. Боллингер жолақтары N кезеңдік жылжымалы орташадан (MA), K есе N кезеңдік стандартты ауытқудан жоғары жолақтан (MA + Kσ) және K есе N кезеңдік стандартты ауытқудан төмен жолақтан (MA - Kσ) тұрады. Осылайша, график пайдаланушының кездейсоқ таңдауларын немесе болжамдарын көрсетеді және тек баға деректері туралы емес. N және K үшін әдеттегі мәндер тиісінше 20 күн және 2 болып табылады. Орташа үшін әдеттегі таңдау – қарапайым жылжымалы орташа, бірақ қажет болған жағдайда орташа көрсеткіштердің басқа түрлерін де қолдануға болады. Экспоненциалды жылжымалы орташалар – жиі қолданылатын екінші таңдау. Әдетте ортаңғы жолақты және стандартты ауытқуды есептеу үшін бірдей кезең қолданылады. Боллингер 2011 жылы "Bollinger Bands" сөздерін АҚШ-та сауда белгісі ретінде тіркеді.
Bollinger Bands ('/b//ɒ//l//ɪ//n//dʒ//ər/) are a type of statistical chart characterizing the prices and volatility over time of a financial instrument or commodity, using a formulaic method propounded by John Bollinger in the 1980s. Financial traders employ these charts as a methodical tool to inform trading decisions, control automated trading systems, or as a component of technical analysis. Bollinger Bands display a graphical band (the envelope maximum and minimum of moving averages, similar to Keltner or Donchian channels) and volatility (expressed by the width of the envelope) in one two dimensional chart. Two input parameters chosen independently by the user govern how a given chart summarizes the known historical price data, allowing the user to vary the response of the chart to the magnitude and frequency of price changes, similar to parametric equations in signal processing or control systems. Bollinger Bands consist of an N period moving average (MA), an upper band at K times an N period standard deviation above the moving average (MA + Kσ), and a lower band at K times an N period standard deviation below the moving average (MA − Kσ). The chart thus expresses arbitrary choices or assumptions of the user, and is not strictly about the price data alone. Typical values for N and K are 20 days and 2, respectively. The default choice for the average is a simple moving average, but other types of averages can be employed as needed. Exponential moving averages are a common second choice. Usually the same period is used for both the middle band and the calculation of standard deviation. Bollinger registered the words "Bollinger Bands" as a U. S. trademark in 2011.
Мақсаты
Боллинджер жолақтарының мақсаты – нарықтағы бағаның жоғары және төмен деңгейін салыстырмалы түрде анықтау. Анықтама бойынша, бағалар жоғарғы жолақта жоғары, ал төменгі жолақта төмен болады. Бұл анықтама нақты үлгілерді тануға көмектеседі және жүйелі сауда шешімдеріне келу үшін бағаның қозғалысын индикаторлардың көрсеткіштерімен салыстыруға пайдалы.
The purpose of Bollinger Bands is to provide a relative definition of high and low prices of a market. By definition, prices are high at the upper band and low at the lower band. This definition can aid in rigorous pattern recognition and is useful in comparing price action to the action of indicators to arrive at systematic trading decisions.
Интерпретация
Болинджер жолақтарын қолдану саудагерлер арасында кеңінен әртүрлі. Кейбір трейдерлер баға төменгі Болинджер жолағына тигенде сатып алады және баға жолақтың ортасындағы қозғалатын орташаға тигенде сатып шығады. Басқа трейдерлер баға жоғарғы Болинджер жолағынан жоғары шыққанда сатып алады немесе баға төменгі Болинджер жолағынан төмен түскенде сатады. Бұдан бөлек, Болинджер жолақтарын қолдану тек акция саудагерлерімен ғана шектелмейді; опцион саудагерлері, әсіресе имплицитті құбылмалылық саудагерлері, жолақтар тарихи тұрғыдан алыс болғанда опциондарды сатады немесе жолақтар тарихи тұрғыдан жақын болғанда опциондарды сатып алады, екі жағдайда да құбылмалылық акцияның орташа тарихи құбылмалылық деңгейіне қарай қайта оралады деп күтеді. Жолақтар бір-біріне жақын орналасқанда, төмен құбылмалылық кезеңі байқалады. Керісінше, жолақтар кеңейген сайын бағалық қозғалыс/нарық құбылмалылығының артуы байқалады.
The use of Bollinger Bands varies widely among traders. Some traders buy when price touches the lower Bollinger Band and exit when price touches the moving average in the center of the bands. Other traders buy when price breaks above the upper Bollinger Band or sell when price falls below the lower Bollinger Band. Moreover, the use of Bollinger Bands is not confined to stock traders; options traders, most notably implied volatility traders, often sell options when Bollinger Bands are historically far apart or buy options when the Bollinger Bands are historically close together, in both instances, expecting volatility to revert towards the average historical volatility level for the stock. When the bands lie close together, a period of low volatility is indicated. Conversely, as the bands expand, an increase in price action/market volatility is indicated.
Тиімділігі
Боллинджер белдеулері стратегиясының тиімділігін зерттеулер көптеп жасалды, нәтижелері әртүрлі болды. 2007 жылы Lento және авторлар тобы әртүрлі форматтарды (әртүрлі жылжымалы орташа мерзімдері және стандартты ауытқу диапазондары) және нарықтарды (мысалы, Dow Jones және Forex) пайдалана отырып талдау жариялады. 1995 жылдан бастап он жылға созылған сауда-саттықтарды талдау көрсетті, стандартты "сатып алып ұстау" тәсілімен салыстырғанда тұрақты нәтижеге қол жеткізілмеген. Дегенмен, авторлар стратегияны кері қолдану ("қарсы Боллинджер белдеуі") әртүрлі нарықтарда оң нәтижелерге әкелгенін анықтады. Тағы бір зерттеу ұқсас нәтижелерді көрсетті, онда Қытай нарығында Боллинджер белдеулері стратегиясы тиімді болуы мүмкін екені айтылды: "Біз жылжымалы орташа қиылысу ережесінің кері нұсқасы, арнадан шығу ережесі және Боллинджер белдеулері сауда ережесі арқылы жасалған сатып алу саудаларында 0,50 пайыздық транзакциялық шығындарды ескергеннен кейін маңызды оң нәтижелерге қол жеткіздік". ("Кері нұсқа" дегеніміз – дәстүрлі ереже сатуды талап еткенде сатып алу, ал сатып алуды талап еткенде сату.) Жақындағы зерттеуде акциялық нарық индекстері үшін ADX-пен біріктірілген Боллинджер белдеулері сауда стратегиясын қолдану да ұқсас нәтижелер берді. 2012 жылы Butler және авторлар тобы Боллинджер белдеулерінің параметрлерін реттеу үшін бөлшектер тобын оптимизациялау әдісін жариялады. Олардың нәтижелері көрсеткендей, белгілі бір актив пен нарықтық орта үшін параметрлерді жақсарту арқылы, стандартты параметрлерге қарағанда үлгіден тыс сауда сигналдары жақсарды.
Various studies of the effectiveness of the Bollinger Band strategy have been performed with mixed results. In 2007, Lento et al. published an analysis using a variety of formats (different moving average timescales, and standard deviation ranges) and markets (e. g., Dow Jones and Forex). Analysis of the trades, spanning a decade from 1995 onwards, found no evidence of consistent performance over the standard "buy and hold" approach. The authors did, however, find that a simple reversal of the strategy ("contrarian Bollinger Band") produced positive returns in a variety of markets. Similar results were found in another study, which concluded that Bollinger Band trading strategies may be effective in the Chinese marketplace, stating: "we find significant positive returns on buy trades generated by the contrarian version of the moving average crossover rule, the channel breakout rule, and the Bollinger Band trading rule, after accounting for transaction costs of 0.50 percent." (By "the contrarian version", they mean buying when the conventional rule mandates selling, and vice versa.) A recent study examined the application of Bollinger Band trading strategies combined with the ADX for Equity Market indices with similar results. In 2012, Butler et al. published an approach to fitting the parameters of Bollinger Bands using particle swarm optimization method. Their results indicated that by tuning the parameters to a particular asset for a particular market environment, the out of sample trading signals were improved compared to the default parameters.
Статистикалық қасиеттері
Бағалы қағаздар бағасының өзгеруі белгілі бір статистикалық үлестірімге ие емес, қалыпты немесе басқа да; олар қалыпты үлестіріммен салыстырғанда қалың құйрықтарымен ерекшеленеді. Әдетте қолданылатын 20-лық үлгі көлемі, орталық шек теоремасы сияқты статистикалық әдістерден шығарылған қорытындылардың сенімді болуы үшін тым кішкентай. Мұндай әдістер әдетте үлгінің тәуелсіз және бірдей үлестірілген болуын қажет етеді, бірақ бағалы қағаздар бағасы сияқты уақыт қатары үшін бұл жағдай орын алмайды. Керісінше, тәжірибелі мамандар мұндай бағалар қатарының жиі сериялық корреляцияға ие екенін жақсы біледі, яғни әрбір баға "көп жағдайда" өзінің бұрынғы мәнімен тығыз байланысты болады. Сериялық корреляцияны түзету мақсаты – жылжымалы стандартты ауытқуларды қолдану, олар жылжымалы орташадан ауытқуларды пайдаланады, бірақ жылжымалы орташадан қарапайым айырмашылық арқылы есепке алынбаған жоғары ретті бағалық автокорреляция мүмкіндігі сақталады. Осы себептерге байланысты, Болинджер жолақтарының диапазонынан тыс болашақта байқалатын деректердің ұзақ мерзімді пайызы әрқашан белгілі бір шекте болатынын жорамалдау дұрыс емес. Егер деректер қалыпты үлестірілген болса, әдепкі параметрлермен күтілетіндей, жолақтардың ішінде шамамен 95% дерек табудың орнына, зерттеулер бағалы қағаздар бағасының 88% (85-90%) ғана жолақтардың ішінде қалатынын көрсеткен. Жекелеген бағалы қағаз үшін, белгілі бір кезеңде деректердің белгілі бір пайызын қамтитын факторларды табуға болады. Практикада Keltner арналары немесе Stoller орташа диапазоны арналары сияқты ұқсас өлшемдерді де қолдануға болады, олар өздерінің жолақтың енін стандартты ауытқудың орнына бағаның құбылмалылығының басқа өлшемдеріне, мысалы, күнделікті ең жоғары және ең төмен бағалар арасындағы айырмашылыққа негіздейді.
Security price returns have no known statistical distribution, normal or otherwise; they are known to have fat tails, compared to a normal distribution. The sample size typically used, 20, is too small for conclusions derived from statistical techniques like the central limit theorem to be reliable. Such techniques usually require the sample to be independent and identically distributed, which is not the case for a time series like security prices. Just the opposite is true; it is well recognized by practitioners that such price series are very commonly serially correlated—that is, each price will be closely related to its ancestor "most of the time". Adjusting for serial correlation is the purpose of moving standard deviations, which use deviations from the moving average, but the possibility remains of high order price autocorrelation not accounted for by simple differencing from the moving average. For such reasons, it is incorrect to assume that the long term percentage of the data that will be observed in the future outside the Bollinger Bands range will always be constrained to a certain amount. Instead of finding about 95% of the data inside the bands, as would be the expectation with the default parameters if the data were normally distributed, studies have found that only about 88% of security prices (85–90%) remain within the bands. For an individual security, one can always find factors for which certain percentages of data are contained by the factor defined bands for a certain period of time. Practitioners may also use related measures such as the Keltner channels, or the related Stoller average range channels, which base their band widths on different measures of price volatility, such as the difference between daily high and low prices, rather than on standard deviation.
Қаржыдан тыс Боллинджер жолақтары
Болинджер жолақтары өндіріс деректеріне үлгілі маталардағы ақауларды (аномалияларды) анықтау үшін қолданылған. Бұл қолданбада Боллинджер жолақтарының жоғарғы және төменгі шектері үлгілерден алынған кіріс деректерінің ең ұсақ өзгерістеріне де сезімтал. Халықаралық азаматтық авиация ұйымы Боллинджер жолақтарын апат деңгейін өлшеу үшін, қауіпсіздік көрсеткіші ретінде, жаһандық қауіпсіздік шараларының тиімділігін бағалау үшін пайдаланады. %b және жолақтың ені де осы талдауда қолданылады. Боллинджер жолақтары "Балаларға арналған жансақталған күтімге деген сұраныстың қысқы маусымдағы өсуінің басталуы мен аяқталуын нақты уақытта анықтау әдісіне" қолданылды.
Bollinger bands have been applied to manufacturing data to detect defects (anomalies) in patterned fabrics. In this application, the upper and lower bands of Bollinger Bands are sensitive to subtle changes in the input data obtained from samples. The International Civil Aviation Organization is using Bollinger bands to measure the accident rate as a safety indicator to measure efficacy of global safety initiatives. %b and bandwidth are also used in this analysis. Bollinger bands have been applied to a "Method to Identify the Start and End of the Winter Surge in Demand for Pediatric Intensive Care in Real Time."